AIperture MCP 服务器

关键词

权限管理审计追踪跨组织信号安全审查决策学习

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • 这是一个完整的 MCP 服务器实现，能够接收来自 Claude Code、OpenClaw、其他 MCP 兼容运行时以及自定义运行时的请求，处理权限检查、记录人类决策、注册任务权限、以及提供相似模式、解释模板等功能。服务器通过 MCP 的 stdio 传输与客户端通信，并实现了会话管理、学习引擎、审计、以及跨组织智能等功能模块，适用于需要统一、可扩展的上下文服务的“后端 MCP 服务端”。

  • 主要功能点

    • MCP 核心功能实现
      • 处理 check_permission、approve_action、deny_action、explain_action 等 MCP 工具，返回结构化的 JSON/verdict
      • 支持与客户端在同一协议下的请求/响应序列，具备挑战令牌(HMAC)绑定、审计事件记录等能力
    • 资源、工具、提示模板等管理
      • 通过后端引擎管理资源、注册工具、渲染并提供解释模板
    • 会话管理与 ReBAC（任务级授权）
      • 支持基于 session 的内存缓存，任务级 Grant（ReBAC）以及对历史学习模式的整合
    • 学习引擎与随机性保护
      • 基于人类决策历史的学习模式，用以近似自动化决策，包含能力降级、警示疲劳等规则
    • 审计、成本与工件（Artifact）存储
      • 审计轨迹、工件/资源的存储与哈希校验、成本分解等能力，便于合规与成本分析
    • 跨组织智能与保护
      • 提供跨组织的智能信号（如 DP 保护的全局信号）、并由插件系统可扩展
    • 插件化架构
      • 通过 plugins 模块实现可选的后端、健康检查、权限日志钩子、风险规则等插件扩展
    • 多传输与部署友好
      • 现成支持 stdio 传输的 MCP 服务，CLI 启动、以及与 Claude Code、OpenClaw 的集成；同时具备 REST API 路由用于 HTTP 场景

  • 安装步骤

    • 先确保 Python 3.12 及以上版本，并准备好数据库（默认使用 SQLite）
    • 安装项目依赖（推荐在虚拟环境中执行）并安装本仓库的包
    • 初始化数据库并根据需要配置环境变量
    • 启动 MCP 服务器
      • 通过命令行：aiperture mcp-serve
      • 或者直接以 Python 模块运行：python -m aiperture.mcp_server
    • 连接客户端时，MCP 客户端将使用 server 的启动命令和参数进行连接，具体配置见下方“服务器配置信息”

  • 服务器配置（MCP 客户端需要的信息） 说明：MCP 客户端通常需要一个配置描述，以便与服务器建立连接。以下信息结合仓库实现和示例配置给出准确描述：

    • 服务器名称（server name）：aiperture
    • 启动命令（command）：aiperture
    • 启动参数（args）：["mcp-serve"]
    • 环境变量（env）示例：
      • AIPERTURE_DB_PATH: 指定数据库文件路径，如 "./aiperture.db" 配置示例（以 JSON 形式表达，便于 MCP 客户端读取；客户端本身不需要直接读取该配置） { "server_name": "aiperture", "command": "aiperture", "args": ["mcp-serve"], "env": { "AIPERTURE_DB_PATH": "./aiperture.db" } // 备注：该配置用于 MCP 客户端知道如何启动 MCP 服务器进程及需要的环境变量 }

  • 基本使用方法

    • 启动与连接
      • 使用 MCP 客户端通过标准输入输出（stdio）与服务器建立通信；服务器端会暴露多个工具接口（如 check_permission、approve_action、deny_action 等），并返回结构化的 JSON 结果
    • 常用工作流
      • 发起权限检查（check_permission），获得一个挑战（如果需要）以及初步拒绝/允许结论
      • 如返回需要人类决策，使用 approve_action 或 deny_action 记录决策并绑定相应的挑战令牌
      • 记录完成后，后续请求可通过 ReBAC、学习引擎、及静态规则等综合判断达到更高的自动化水平
    • 运维与扩展
      • 启动后可通过插件系统扩展工具、风险规则、健康检查等
      • 服务器具备审计、成本、跨组织信号等能力，便于合规与监控
    • 重要注意
      • MCP 服务端设计为高可用的后端上下文服务，建议在生产环境中结合适当的进程管理和日志轮转策略运行

服务器信息

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